地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及地质勘察技术领域，具体为地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质，在地质监测预警方法的实际使用过程中，传统的地质灾害预测方法往往只依赖单一种类的数据，导致预警结果可能存在偏差，难以全面反映实际情况，为此提出地质监测预警方法，包括以下步骤：利用数据整合技术，对多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量。本发明专利技术的有益效果为通过整合包含遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据的多源数据，能够获取更全面的地质信息，增加地质灾害预测的准确性。增加地质灾害预测的准确性。增加地质灾害预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及地质勘察
，尤其涉及地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]地质勘察是一种科学的调查和研究方法，旨在了解和评估地球表面和地下的地质情况。它涉及对地质构造、岩石类型、地层分布、岩土性质、矿产资源等地质要素进行详细的调查和分析。地质勘察的主要目的是获取关于地质条件的数据和信息，以支持各种工程项目、自然资源开发、环境保护和地质灾害评估等活动的规划和决策。通过地质勘察，可以确定土地的适宜性、地下水资源的分布、地质灾害的潜在风险以及矿产储量和质量等。地质勘察可以包括现场野外调查、地貌地球化学分析、地球物理探测、岩芯取样和实验室测试等多种技术手段和方法。这些调查和分析结果通常被整理和绘制成地质图、地质剖面图和报告，提供给相关的决策者、工程师、科学家和研究人员进行参考和应用。通过地质勘察，可以深入了解地球的演化历史、地质过程和自然资源的分布情况。这对于合理利用自然资源、保护环境、减少地质灾害风险以及推动可持续发展都具有重要的意义。
[0003]其中，地质监测预警方法是通过监测地质过程和现象的变化，提前识别和预警潜在的地质灾害和危险，以制定相应的应对和保护措施。方法包括地面变形监测、地下水位监测、断层监测、岩体稳定性监测、水文监测和环境监测。地面变形监测利用GPS等定位系统对地表形变进行测量，以检测地壳运动、地面位移等迹象。地下水位监测通过井水位和地下水位的变化来评估地下水的补给状况和地下水灾害风险。断层监测则关注断层带的地震活动、应力变化和地面裂缝，以提前预警地震和相关地质灾害。岩体稳定性监测以实时监测岩石和土体的变形、位移和裂缝等信息，预测滑坡、岩体崩塌等地质灾害。水文监测通过监测降雨量、河流水位和洪水情况预警洪水和泥石流等水文灾害。而环境监测则关注大气、水和生态环境的变化，及时发现环境风险和危害。
[0004]在地质监测预警方法的实际使用过程中，传统的地质灾害预测方法往往只依赖单一种类的数据，导致预警结果可能存在偏差，难以全面反映实际情况。传统方法中，地质灾害的预测模型往往缺乏实时的数据反馈和调整机制，因此在预警的实时性方面存在一定的欠缺。对受灾人群的预警通常基于固定的区域，缺乏个性化预警，可能导致在实际应用中，预警信息的精准度和实效性不高。传统的地质灾害预警通常仅提供预警信息，而缺乏针对性强的决策支持和响应方案，不利于实际的防灾减灾工作。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：地质监测预警方法，包括以下步骤：
利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量；结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果；基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图；利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警；结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。
[0007]作为本专利技术的进一步方案，利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集的步骤具体为：源收集高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布数据，构建原始多源数据集；清洗所述原始多源数据集，移除异常和重复值，统一数据格式，获取清洗后的多源数据集；利用KPCA融合算法将清洗后的多源数据集合融为一体，作为融合后的地质数据；基于融合后的地质数据，构建地质属性和参数，形成综合地质数据集。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量的步骤具体为：利用统计分析和可视化工具分析综合地质数据集，提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为初步地质特征分析结果；利用具体为随机森林的特征选择算法，从所述初步地质特征分析结果中挑选关键特征，生成关键地质特征集；使用具体为卷积神经网络的深度学习处理关键地质特征集，提取深层次的地质特征，生成深度地质特征向量；整合所述深度地质特征向量与关键地质特征集，构建地质特征矢量。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建所述动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果的步骤具体为：根据所述地质特征矢量选择包括LSTM、GRU的预测算法，进行地质灾害的动态预测，建立初步动态预测模型；利用数值模拟技术和所述初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成数值模拟预测结果；使用地质特征矢量和所述数值模拟预测结果进行训练，通过梯度下降算法、遗传
算法优化模型参数，得到优化后的动态预测模型；使用所述优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，提供实时地质灾害进展和趋势分析，获取地质灾害动态预测结果。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图的步骤具体为：根据所述地质灾害动态预测结果，判定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息；利用包括波动理论模型、有限差分模型的地震波传播模型，根据预测地震信息模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果；结合所述地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果；结合所述地质灾害可能性分析结果和多尺度分析算法，进行灾害风险评估，生成初步灾害风险评价报告；基于所述初步灾害风险评价报告，进行风险等级的划分，并生成地质灾害风险区域图。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情况信息，集成初步社交网络数据集；清理和格式化初步社交网络数据集，移除无效、错误或重复信息，获取清洗后的社交网络数据集；根据所述地质灾害风险区域图和清洗后的社交网络数据集，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.地质监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量；结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果；基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图；利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警；结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。2.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集的步骤具体为：源收集高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布数据，构建原始多源数据集；清洗所述原始多源数据集，移除异常和重复值，统一数据格式，获取清洗后的多源数据集；利用KPCA融合算法将清洗后的多源数据集合融为一体，作为融合后的地质数据；基于融合后的地质数据，构建地质属性和参数，形成综合地质数据集。3.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量的步骤具体为：利用统计分析和可视化工具分析综合地质数据集，提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为初步地质特征分析结果；利用具体为随机森林的特征选择算法，从所述初步地质特征分析结果中挑选关键特征，生成关键地质特征集；使用具体为卷积神经网络的深度学习处理关键地质特征集，提取深层次的地质特征，生成深度地质特征向量；整合所述深度地质特征向量与关键地质特征集，构建地质特征矢量。4.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建所述动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果的步骤具体为：根据所述地质特征矢量选择包括LSTM、GRU的预测算法，进行地质灾害的动态预测，建立初步动态预测模型；利用数值模拟技术和所述初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成
数值模拟预测结果；使用地质特征矢量和所述数值模拟预测结果进行训练，通过梯度下降算法、遗传算法优化模型参数，得到优化后的动态预测模型；使用所述优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，提供实时地质灾害进展和趋势分析，获取地质灾害动态预测结果。5.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图的步骤具体为：根据所述地质灾害动态预测结果，判定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息；利用包括波动理论模型、有限差分模型的地震波传播模型，根据预测地震信息模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果；结合所述地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果；结合所述地质灾害可能性分析结果和多尺度分析算法，进行灾害风险评估，生成初步灾害风险评价报告；基于所述初步灾害风险评价报告，进行风险等级的划分，并生成地质灾害风险区域图。6.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情...

【专利技术属性】
技术研发人员：于得芹，孙斌，张卓，戴广凯，秦杰，蒙永辉，刘春华，张华平，郭艳，朱学强，汪颖钊，黄永波，张贵丽，马瑜宏，
申请(专利权)人：山东省地质调查院山东省自然资源厅矿产勘查技术指导中心，
类型：发明
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